package com.study.lu.动态规划;

public class 买卖股票的最佳时机 {
    /**
     * 给定一个数组 prices ，它的第i 个元素prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
     * <p>
     * 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
     * <p>
     * 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
     * <p>
     * <p>
     * <p>
     * 示例 1：
     * <p>
     * 输入：[7,1,5,3,6,4]
     * 输出：5
     * 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
     * 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
     * 示例 2：
     * <p>
     * 输入：prices = [7,6,4,3,1]
     * 输出：0
     * 解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
     * <p>
     * 来源：力扣（LeetCode）
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock
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     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{7, 1, 5, 3, 6, 4};

        System.out.println(maxProfit(nums));

        System.out.println(maxProfit2(nums));


    }

    /**
     * 动态规划解法
     * 1.dp[n] :代表数组为n的情况下的最优解
     * 2.转换公式：dp[n] = max(dp[n-1],nums[n]-minVal);  minVal:表示 0到n-1中的最小值
     * 3.dp[0] = 0;
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    private static int maxProfit2(int[] nums) {
        int dp_n_1 = 0;
        int minVal = nums[0];
        int max = 0;
        for (int n = 1; n < nums.length; n++) {
            int dp_n = Math.max(dp_n_1, nums[n] - minVal);
            max = Math.max(max, dp_n);
            minVal = Math.min(nums[n], minVal);
        }

        return max;
    }

    /**
     * 双指针解法
     * <p>
     * 7,1,5,3,6,4
     * i=0;j=1 nums[j]<nums[i];i=j;j++;
     * i=1;j=2 nums[j]>nums[i];j++;
     * i=1;j=3 nums[j]>nums[i];j++;
     * 核心是当 nums[j]<=nums[i];i=j++;
     *
     * @param prices
     * @return
     */
    public static int maxProfit(int[] prices) {
        int i = 0, j = 1, max = 0;

        while (j < prices.length) {
            max = Math.max(max, prices[j] - prices[i]);
            if (prices[j] <= prices[i]) {
                i = j;
            }
            j++;
        }

        return max;
    }
}
